Hierarchical Reasoning Model

Hierarchical Reasoning Model

WebsiteFreeLarge Language Models (LLMs)Research Tools
El Modelo de Razonamiento Jerárquico (HRM) es una arquitectura de IA inspirada en el cerebro que logra capacidades de razonamiento excepcionales con solo 27 millones de parámetros, utilizando dos módulos recurrentes interdependientes para la planificación abstracta y los cálculos detallados.
Visitar Sitio Web
Anunciar Esta Herramienta
https://github.com/sapientinc/HRM?ref=producthunt&utm_source=aipure
Hierarchical Reasoning Model

Información del Producto

Actualizado:09/08/2025

¿Qué es Hierarchical Reasoning Model?

El Modelo de Razonamiento Jerárquico (HRM) es una nueva arquitectura recurrente desarrollada por Sapient Intelligence que revoluciona las capacidades de razonamiento de la IA. Lanzado en julio de 2025, HRM se inspira en los patrones de procesamiento jerárquico y multiescala observados en el cerebro humano. A diferencia de los grandes modelos de lenguaje tradicionales que se basan en técnicas de Cadena de Pensamiento (CoT), HRM opera de manera eficiente con datos de entrenamiento mínimos y sin requisitos de preentrenamiento. El modelo demuestra un rendimiento notable en tareas de razonamiento complejas, incluida la resolución de rompecabezas de Sudoku extremos y la búsqueda óptima de rutas en laberintos grandes, utilizando solo 1,000 muestras de entrenamiento.

Características Principales de Hierarchical Reasoning Model

El Modelo de Razonamiento Jerárquico (HRM) es una arquitectura de IA inspirada en el cerebro que utiliza dos módulos recurrentes interdependientes: un módulo de alto nivel para la planificación abstracta y un módulo de bajo nivel para cálculos detallados, para lograr capacidades de razonamiento complejas. Con solo 27 millones de parámetros y entrenado con solo 1,000 ejemplos sin preentrenamiento, HRM puede resolver tareas desafiantes a través del procesamiento jerárquico, la separación temporal y la conectividad recurrente, superando a modelos de lenguaje mucho más grandes y siendo más eficiente y estable.
Arquitectura Jerárquica de Doble Módulo: Presenta dos módulos recurrentes acoplados que operan en diferentes escalas de tiempo: un módulo de alto nivel para la planificación abstracta lenta y un módulo de bajo nivel para cálculos rápidos y detallados
Requisitos Mínimos de Entrenamiento: Logra un rendimiento excepcional utilizando solo 1,000 muestras de entrenamiento sin requerir preentrenamiento ni datos de Cadena de Pensamiento
Uso Eficiente de Parámetros: Realiza tareas de razonamiento complejas con solo 27 millones de parámetros, significativamente menos que los modelos de lenguaje grandes tradicionales
Procesamiento de Pase Adelante Único: Ejecuta tareas de razonamiento secuencial en un pase adelante sin necesidad de supervisión explícita de los pasos intermedios

Casos de Uso de Hierarchical Reasoning Model

Resolución de Puzzles Complejos: Resuelve puzzles de Sudoku extremos y otros puzzles matemáticos/lógicos complejos con una precisión casi perfecta
Optimización de Búsqueda de Rutas: Encuentra rutas óptimas en laberintos grandes y escenarios de navegación complejos de manera eficiente
Tareas de Razonamiento Abstracto: Tiene un buen desempeño en el Corpus de Abstracción y Razonamiento (ARC), lo que demuestra capacidades en tareas de inteligencia general

Ventajas

Altamente eficiente con un conteo de parámetros mínimo y requisitos de datos de entrenamiento
Proceso de entrenamiento estable sin problemas de convergencia
Rendimiento superior en tareas de razonamiento complejas en comparación con modelos más grandes

Desventajas

Puede experimentar sobreajuste en la etapa tardía en escenarios de muestra pequeña
Muestra una variación de precisión de ±2 puntos en el aprendizaje de muestra pequeña
Requiere configuraciones específicas de GPU y extensiones CUDA para un rendimiento óptimo

Cómo Usar Hierarchical Reasoning Model

Instalar Prerrequisitos: Instale CUDA 12.6, PyTorch con soporte CUDA y paquetes adicionales para construir extensiones. Ejecute: wget instalador de CUDA, instale CUDA, configure CUDA_HOME, instale PyTorch e instale las dependencias de empaquetado
Instalar FlashAttention: Para GPU Hopper: Clone el repositorio flash-attention e instale FlashAttention 3. Para GPU Ampere o anteriores: Instale FlashAttention 2 a través de pip install flash-attn
Instalar Dependencias de Python: Ejecute 'pip install -r requirements.txt' para instalar todos los paquetes de Python requeridos
Configurar Weights & Biases: Configure W&B para el seguimiento de experimentos ejecutando 'wandb login' y asegurándose de que ha iniciado sesión en su cuenta
Preparar el Conjunto de Datos: Construya el conjunto de datos para su tarea específica. Por ejemplo, para Sudoku: Ejecute 'python dataset/build_sudoku_dataset.py' con los parámetros apropiados para el tamaño del conjunto de datos y el aumento
Comenzar el Entrenamiento: Inicie el entrenamiento con los parámetros apropiados. Ejemplo para Sudoku: 'OMP_NUM_THREADS=8 python pretrain.py data_path=data/sudoku-extreme-1k-aug-1000 epochs=20000 eval_interval=2000 global_batch_size=384 lr=7e-5'
Monitorear el Entrenamiento: Realice un seguimiento del progreso del entrenamiento a través de la interfaz W&B, monitoreando la métrica eval/exact_accuracy
Evaluar el Modelo: Ejecute la evaluación usando 'torchrun --nproc-per-node 8 evaluate.py checkpoint=<CHECKPOINT_PATH>' y analice los resultados a través de los cuadernos proporcionados
Usar Puntos de Control Pre-entrenados: Alternativamente, descargue los puntos de control pre-entrenados de HuggingFace para las tareas ARC-AGI-2, Sudoku 9x9 Extreme o Maze 30x30 Hard

Preguntas Frecuentes de Hierarchical Reasoning Model

HRM es una novedosa arquitectura recurrente inspirada en el procesamiento jerárquico y multiescala del cerebro humano. Presenta dos módulos recurrentes interdependientes: un módulo de alto nivel para la planificación lenta y abstracta, y un módulo de bajo nivel para cálculos rápidos y detallados. Puede ejecutar tareas de razonamiento secuencial en una sola pasada hacia adelante sin supervisión explícita.

Video de Hierarchical Reasoning Model

Últimas herramientas de IA similares a Hierarchical Reasoning Model

Athena AI
Athena AI
FreemiumAI Productivity ToolsLarge Language Models (LLMs)
Athena AI es una plataforma versátil impulsada por IA que ofrece asistencia de estudio personalizada, soluciones comerciales y coaching de vida a través de características como análisis de documentos, generación de cuestionarios, tarjetas de memoria y capacidades de chat interactivas.
Aguru AI
Aguru AI
Free TrialMonitor & Log ManagementLarge Language Models (LLMs)
Aguru AI es una solución de software local que proporciona herramientas integrales de monitoreo, seguridad y optimización para aplicaciones basadas en LLM con características como seguimiento de comportamiento, detección de anomalías y optimización del rendimiento.
GOAT AI
GOAT AI
FreemiumSummarizerLarge Language Models (LLMs)
GOAT AI es una plataforma impulsada por IA que proporciona capacidades de resumen con un clic para varios tipos de contenido, incluidos artículos de noticias, documentos de investigación y videos, mientras que también ofrece orquestación avanzada de agentes de IA para tareas específicas del dominio.
GiGOS
GiGOS
Free TrialLarge Language Models (LLMs)Multi-purpose Tools
GiGOS es una plataforma de IA que proporciona acceso a múltiples modelos de lenguaje avanzados como Gemini, GPT-4, Claude y Grok, con una interfaz intuitiva para que los usuarios interactúen y comparen diferentes modelos de IA.

Herramientas de IA populares como Hierarchical Reasoning Model

ChatGPT
ChatGPT
Large Language Models (LLMs)AI Chatbot
ChatGPT es un chatbot avanzado impulsado por IA desarrollado por OpenAI que utiliza procesamiento de lenguaje natural para participar en conversaciones similares a las humanas y ayudar con una amplia gama de tareas.
SearchGPT
SearchGPT
Free TrialAI Search EngineLarge Language Models (LLMs)
SearchGPT es un prototipo de búsqueda impulsado por IA de OpenAI que proporciona respuestas rápidas y conversacionales con fuentes claras utilizando modelos GPT.
Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
Gemini 2.5 Pro Preview 05-06
Free TrialLarge Language Models (LLMs)AI Chatbot
Gemini es la familia de modelos de IA multimodal más avanzada y capaz de Google que puede entender y razonar sin problemas a través de texto, imágenes, video, audio y código para impulsar diversas aplicaciones y servicios de IA.
OpenAI
OpenAI
Free TrialLarge Language Models (LLMs)
OpenAI es una empresa líder en investigación de inteligencia artificial que desarrolla modelos y tecnologías de IA avanzados para beneficiar a la humanidad.